马铃薯，又称为土豆最近几年来，中国土豆主粮化越来越引起关注可是，土豆主粮化乃至提升附加值为种植户增收，需要克服一系列技术壁垒
日前，记者从杭州电子科技大学获悉，该校自动化学院数字农业研究院副教授陈丰农，通过深度应用机器视觉和光谱分析技术设计开发出相关机器流水线，攻克技术壁垒，为马铃薯分选分级提供系统解决方案。
伴随着人们生活水平提高，消费升级给现代食品业提出高技术要求，比如马铃薯，从农场，种植地到餐桌，必然面临分级问题分选是分级的前提，唯有分级才能大幅提高种植户收入而以往马铃薯分选主要靠人力，一方面增加成本，另一方面分选效果无法保障陈丰农表示
具体到马铃薯，其表面缺陷包括腐烂，绿皮，发芽，机械损伤等而这些外部缺陷影响马铃薯进入下一个全处理链条目前国内外同行解决方案，大多只能对马铃薯进行简单的大小和称重分选，或者主要用机器视觉技术对马铃薯进行外部缺陷的无损分选
而陈丰农团队的解决方案，不仅能在流水线识别剔除外部缺陷马铃薯，还能像医生做CT或超声一样对马铃薯进行内部检测。
例如能筛选是否存在黑心病，空心病等，同时还能获取其淀粉含量，糖度和酸度等口感指标，从而为马铃薯分选分级提供技术支撑陈丰农表示
在陈丰农设计开发的马铃薯分选流水线上，数以万计马铃薯通过一个大筛子，那些有腐烂，绿皮，发芽，机械损伤等外部缺陷的个体会自动从筛子的洞里掉下去陈丰农说，这是采用了传统的机器视觉，结合深度学习技术实现的
与此同时，可见光或近红外光与土豆个体物质在相互作用中，可以通过透射和漫反射来获得物质的内部信息，这些信息会反馈到后台深度学习系统，可以立即识别马铃薯潜在的黑心病和空心病等内伤，这些土豆也会自动掉到筛子里而我们也会根据淀粉，糖度，酸度等口感指标，在流水线上对马铃薯进行分级，这样有助于种植户根据等级标价提高经济效益后面还打算对系统升级，可以预测每一个马铃薯发芽或腐烂的时间陈丰农表示
根据消息显示，食品加工业其中一项核心技术就是对初始材料进行分选，分级陈丰农团队可以对马铃薯内外部缺陷，重量大小，内部物质含量进行快速无损地精准感知，并在分选分级上掌握一整套可行，经济解决方案
我国中西部一些地区因为土质问题只能大量种植土豆，我们借助生物化学，农学，视觉识别，光谱分析和深度学习等技术实现马铃薯分选分级的系统解决方案，对促进中西部土豆种植户增收，提高生活水平乃至更多人的消费升级，具有重大意义陈丰农表示
